使用成对分类评估生成结构连接组的35种方法
神经元与认知
2017-06-20 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
目前尚无关于如何从扩散 MRI 构建结构脑网络的共识。预处理步骤中的变化如何影响网络的可靠性及其区分受试者的能力仍然不明确。在本工作中，我们通过比较 35 种结构连接组构建流程来解决这一问题。我们改变了扩散重建模型、纤维束追踪算法和分区。接下来，我们将结构连接组对分类为是否属于同一个体。连接组权重和八个拓扑导出测度构成了我们的特征集。在实验中，我们使用了来自可靠性可重复性联盟 (CoRR) 的三个重测数据集，共包含 105 名个体。我们还将成对分类结果与常用的参数化重测测度——组内相关系数 (ICC) 进行了比较。
引用
@article{arxiv.1706.06031,
title = {Evaluating 35 Methods to Generate Structural Connectomes Using Pairwise Classification},
author = {Dmitry Petrov and Alexander Ivanov and Joshua Faskowitz and Boris Gutman and Daniel Moyer and Julio Villalon and Neda Jahanshad and Paul Thompson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.06031},
year = {2017}
}
备注
Accepted for MICCAI 2017, 8 pages, 3 figures